书籍介绍
这不本教你'像机器一样高效'的成功学手册，而是一次借计算机科学的倍镜重新打量日常生活的尝试。作者把'该何时收手''要不要继续探索''如何取舍新与旧'这些纠缠我们的琐碎难题，翻译成算法语言：37%法则、探索与利用、贝叶斯更新、拒绝过度拟合。读者评价两极分明——有人嫌它'都是早已知道的东西'，也有人从中读出一种生活观：与其追求零遗憾，不如把遗憾降到最低。它真正的位置，恰在'生活智慧'与'专业算法'之间：给不出中彩票的秘诀，也不讲常青藤级别的课程，却能让非CS从业者直观地理解算法，再顺势聊到哲学与人生。适合那些在信息瀑布中随波逐流、渴望用理性框架与自己的犹豫和焦虑和解的人。
作者简介
About the Author
Brian Christian is the author of The Most Human Human, a Wall Street Journal bestseller, New York Times editors’ choice, and a New Yorker favorite book of the year. His writing has appeared in The New Yorker, The Atlantic, Wired, The Wall Street Journal, The Guardian, and The Paris Review, as well as in scientific journals such as Cognitive Science, and has been translated into eleven languages. He lives in San Francisco.
Tom Griffiths is a professor of psychology and cognitive science at UC Berkeley, where he directs the Computational Cognitive Science Lab. He has published more than 150 scientific papers on topics ranging from cognitive psychology to cultural evolution, and has received awards from the National Science Foundation, the Sloan Foundation, the American Psychological Association, and the Psychonomic Society, among others. He lives in Berkeley.
AI导读
核心看点
- 将计算机算法应用于日常生活决策
- 37%法则解决择偶与租房等停止问题
- 贝叶斯思维与博弈论重塑认知方式
读者共识
- 跨界科普佳作，用算法视角解读生活哲学
- 提供实用决策工具，如最优停止与缓存策略
- 虽非万能解药，但能显著降低人生遗憾率
精彩摘录
- "计算机科学也不能保证让你一辈子没有遗憾，但是它有可能帮助你实现贝佐斯追求的目标：把认识当中的遗憾降到最少。"
- "Algorithm is just a finite sequence of steps used to solve a problem. Look-then-leap rule: you set a predetermined amount of time for "looking"- that is , exploring your options, gathering data - in which your categorically don't choose anyone, no matter how impressive. After that point, you enter t"
- "对于优秀人员应该具有哪些特点，我们无法参考任何客观标准或者已有标准，而且在比较这些申请者时，我们只能知道孰优孰劣，但是无法了解彼此之间的确切差距。正因为如此，“观望”阶段是不可避免的。在前期阶段，我们冒着与优秀人失之交臂的危险，不断调整我们的期望值与权衡标准。数学家把这种最优停止问题称作“无信息博弈”。"
- "人们往往将决策行为孤立开来，针对每一次决策活动寻找在结果中实现最高期望值的方法。但是，决策行为几乎都不是孤立的，期望值也不是最终目标。如果你考虑的不是下一个决定，而是在将来面对相同选择方案时你将做出的所有决定，探索与利用的取舍就会发挥重要作用。数学家彼得·惠特尔认为，从本质上看，老虎机问题正是通过这种方式“体现了所有人类行为中显而易见的矛盾”。"
- "随着时间的推移，即使探索有所发现，我们可以认真品味这些新发现的机会也所剩无几，因此探索的价值随之降低。"
- "如果你是那种总是做你认为是正确的事情的人，不管别人怎么想，那就鼓起勇气吧。但坏消息是，你将会比人群跟随者们更经常犯错。而好消息是，坚持你的信念会产生积极的外部效应，让人们从你的行为中做出准确的判断。也许会有那么一次，你把整群人从灾难中拯救出来。 信息瀑布:在正确的环境下，一群行为完全理性、完全正确的行为者，仍然可能成为有效的无限错误信息的牺牲品。或者更通俗的说，信息瀑布是行业的杠杆调整不当的产物，是内卷的导火索。 🌹"
- "法国的存在主义哲学家让·保罗萨特曾写道：“他人即地狱。”他并不是说别人天生就有恶意或会令人不愉快，而是说他们把我们的想法和信念复杂化了:当我们思考自己，当我们试图了解自己的时候......我们使用别人已经具备的知识。我们用别人所采取的方式来评价自，并给予我们判断自己的能力。无论我自己感觉如何，人的判断总是会进入我的感党。我觉得别人的判断进入了我的内心......但这并不意味着一个人无法与其他人建立关系。它只是为我们每个人带来了所有其他人的资本重要性。 💐"
- "大脑的记忆能力基本上是无限的，但我们在大脑中搜索的时间是有限的"
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用户评论
上当了，骗子东抄西凑攒的垃圾，怀疑丫用搜索引擎写的，看作者努力过，两星够了。
看之前就比较担心是不是太trivial都是已经知道的东西，结果不幸料中。不过也好，打消了我写类似书的想法
《指导生活的算法》
生活中的很多复杂决策，看上去没有规律可循，实际上是可以用算法来解决的。e.g.找对象用到的37%法则
很多时候我们会沉迷在细节里，看不清大方向，其实是犯了数学上的过度拟合错误。
时间问题本质上是个数学问题，用数学家的办法管理时间，才能活得更有效率。
最理性的做决定方式是：先收集一个不大不小的样本，对所处的世界有一个相对充分的了解，再做出选择。反过来说，如果遇到正在采样期的人，你做得再好，最多就是给别人提供一个数据点，基本没有用
跟着小组分享重读了一遍
1）寻找的时间占整个流程计划时间的37%为最佳解 （买房子，找伴侣等等）2）具体来讲，是在前37%积累何为best的信息，然后在下一阶段直接选择outshine 前37%中best candidate的candidate，这样有大约37%概率选到最好的candidate 3）不可视一个决定仅为单一决定，决定前后是有连续有结构的，需要在一个大结构里考虑一个决定 4）人越老社交圈越小，因生命残余时间不同而产生的偏好不同。5）因为sorting，规模越大有可能unit cost越高 6）复杂程度越高，越多想越容易overfit
easy read for people with computer science background. but it has very practical meaning beyond computer science.
从生活见算法的有用之处。生活化的例子很方便理解，甚至有实际立刻应用的价值。文笔也不错。
有意思的，遇到问题和困惑先想想怎么用算法解决，更重要是一个思维的转换~ 新知道一个“37%规则”，应用范围很广哦
俺数学不好
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